Spring Boot 앱에서 성능을 어떻게 튜닝하나요: pool, caching, N+1?

Question

IT Interview Practice · Accepted Answer

Spring Boot에서의 성능 튜닝은 대부분 데이터베이스 경계에 관한 것입니다: connection pooling, caching, 그리고 N+1 쿼리 문제 제거. 먼저 측정하고(Micrometer + Actuator 메트릭), 그다음 가장 큰 비용을 공략하세요. ## N+1 문제 — JPA 최고의 킬러 lazy 연관관계는 parent마다 쿼리 하나를 날린 뒤, 자식에 접근할 때마다 *하나 더* 날립니다: ```java List orders = orderRepo.findAll(); // 1 query for (Order o : orders) { o.getItems().size(); // N extra queries — one PER order (the "N+1") } ``` 단일 join으로 연관관계를 가져와 해결하세요: ```java @Query("SELECT o FROM Order o JOIN FETCH o.items") // one query, items eagerly loaded List findAllWithItems(); // Or @EntityGraph(attributePaths = "items") on the repository method. ``` ## Connection pool 크기 조정 HikariCP가 기본 pool입니다. 클수록 좋은 것은 **아닙니다** — 연결이 너무 많으면 DB를 혹사시킵니다. 흔한 공식은 `cores * 2` 근처에서 시작합니다: ```yaml spring: datasource: hikari: maximum-pool-size: 10 # match DB capacity, not thread count connection-timeout: 3000 # fail fast instead of piling up requests ``` ## 자주 읽는 데이터 캐싱 ```java @Cacheable(value = "products", key = "#id") // serve from cache after first load public Product findById(Long id) { return repo.findById(id).orElseThrow(); } @CacheEvict(value = "products", key = "#p.id") // invalidate on write public Product update(Product p) { return repo.save(p); } ``` 인스턴스 간 공유 캐시를 위해 Redis(`spring-boot-starter-data-redis`)로 뒷받침하세요. ## 왜 중요한가 senior 면접은 여러분이 최적화 전에 진단하는지를 시험합니다. 가장 강한 답은 병목을 *증명하는* 도구를 짚고(쿼리 수를 세기 위해 `spring.jpa.show-sql`이나 datasource-proxy를 켜고, Actuator에서 p99 지연을 읽음), 과대한 pool이 *왜* 해로운지 설명하며, 캐싱을 단순한 속도 손잡이가 아니라 정확성 문제 — 오래된 데이터와 무효화(invalidation) — 로 다룹니다.

N+1 문제 — JPA 최고의 킬러

Connection pool 크기 조정

자주 읽는 데이터 캐싱

왜 중요한가

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